Course Outline

LlamaIndex 소개

  • LlamaIndex와 LLM에서의 역할 이해
  • LlamaIndex 설정: 환경 및 전제조건
  • 사용자 정의 데이터 색인 생성의 기본 사항

LlamaIndex 실행

  • LlamaIndex를 사용한 쿼리: 기술 및 모범 사례
  • LlamaIndex를 사용하여 쿼리 및 채팅 엔진 구축
  • LLM 애플리케이션을 위한 직관적인 Streamlit 인터페이스 만들기

고급 LlamaIndex 기능

  • 향상된 데이터 검색을 위해 RAG(검색 증강 생성) 사용
  • 효율적인 데이터 관리를 위해 벡터스토어 활용
  • LlamaIndex 에이전트 설계 및 구현

LlamaIndex를 사용한 애플리케이션 개발

  • 프롬프트 엔지니어링: 일련의 사고, ReAct, 퓨샷 프롬프트
  • 문서 도우미 개발: 실제 LLM 애플리케이션
  • LLM 애플리케이션 디버깅 및 테스트

배포 및 확장

  • LlamaIndex 기반 애플리케이션 배포
  • 고성능을 위한 LLM 애플리케이션 확장
  • LLM 애플리케이션 모니터링 및 최적화

윤리적, 실무적 고려사항

  • LLM 지원서의 윤리적 영향 탐색
  • LlamaIndex로 개인 정보 보호 및 데이터 보안 보장
  • LLM 기술의 미래 개발 준비

요약 및 다음 단계

Requirements

  • Python 프로그래밍 및 기본 기계 학습 개념에 대한 이해
  • API 및 애플리케이션 개발 경험
  • 자연어 처리에 대한 지식은 유익하지만 필수는 아닙니다.

청중

  • 개발자
  • 데이터 과학자
 42 Hours

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